本文探讨了通过控制代码和生成式大语言模型（LLMs）提升数学推理和问题解决能力的方法。研究提出了逐步规划、检索增强生成（RAG）和SAAS顺序学习等技术，这些方法在复杂推理任务中显著提高了准确性和性能。

本文探讨了ChatGPT在需求分析和软件工程中的应用，强调其在多语言需求文档检索、自动化软件活动及法律问题解答方面的潜力。研究表明，生成式大语言模型能够有效提升儿童好奇心问题的生成能力，并改善需求概述和代码质量。

本文探讨了生成式大语言模型在生物医学领域的应用，尤其是在信息检索和文本生成方面的表现。研究表明，较小的定向模型如BioMedLM和Self-BioRAG在特定任务中表现优异，且在缺乏大规模注释数据的情况下，LLMs仍具潜在价值。实验验证显示，LLMs在生物医学任务中展现出良好能力，推动了相关研究的发展。